RoboticsのGeneral Roboticsが、DreamControlでヒューマノイドAIの基礎スキル習得を推進

近年、ヒューマノイドロボットがダンスや格闘技を披露する動画が注目を集めていますが、実際には「ドアを開ける」「重い箱を持ち上げる」といった日常的な動作の方がはるかに難しい課題です。General Roboticsは、こうした基礎的かつ全身を使うスキル（whole-body skills）の習得を目的に、新しいワークフロー「DreamControl」を発表しました。

DreamControlは、拡散モデルと強化学習を組み合わせた三段階のプロセスで構成されています。まず拡散モデルを用いて人間らしい動きを生成し、それをロボットに適応。次にNVIDIA Isaac Simを活用した大規模シミュレーションで物理法則に従った学習を行います。最後にシミュレーションで得た動きを現実世界へ転移（Sim2Real）し、視覚AIモデルと統合して実運用に近い環境で検証します。このアプローチにより、従来人間の膨大な操作データが必要だった学習コストを大幅に削減します。General Roboticsは今後、この方法を拡張して複数のヒューマノイド型に適用し、数千種類の基礎スキルを統合して高度なタスクに対応できる「汎用アシスタント」の実現を目指します。研究の詳細はArxivや同社サイトで公開されており、バークレーやブラウン大学などの研究者が開発に協力しています。

General Roboticsについて
General Roboticsは「すべてのロボットに汎用知能を」というビジョンを掲げるスタートアップです。ヒューマノイドロボットの環境との自然な相互作用を可能にするため、基本的な動作スキルのライブラリ構築に注力しています。DreamControlはその中核となる技術であり、全身協調動作を習得することで、危険で負担の大きい作業を支援できる汎用AIアシスタントの実現を目指しています。